Pacotes essenciais

Nesse minicurso, utilizaremos os seguintes pacotes:

pacman::p_load(
  sf,
  raster,
  leaflet,
  geobr,
  brmap,
  tidyverse,
  rio,
  plotly,
  osmdata,
  leaflet.extras,
  rayshader,
  gifski,
  spData
)

Tipos de dados em mapas

Estrutura dos objetos

Vamos inspecionar como é a estrutura de cada um dos objetos criados: um mapa do Brasil e o raster.

# Mapa dos municípios do RJ
brmap::brmap_estado

Simple feature collection with 27 features and 4 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: -73.99045 ymin: -33.75118 xmax: -34.79288 ymax: 5.271841
geographic CRS: SIRGAS 2000
# A tibble: 27 x 5
   estado_cod regiao_cod estado_nome estado_sigla                       geometry
        <int>      <int> <chr>       <chr>                         <POLYGON [°]>
 1         11          1 Rondônia    RO           ((-62.86662 -7.975868, -62.86…
 2         12          1 Acre        AC           ((-73.18253 -7.335496, -73.05…
 3         13          1 Amazonas    AM           ((-67.32609 2.029714, -67.316…
 4         14          1 Roraima     RR           ((-60.20051 5.264343, -60.198…
 5         15          1 Pará        PA           ((-54.95431 2.583692, -54.935…
 6         16          1 Amapá       AP           ((-51.1797 4.000081, -51.1778…
 7         17          1 Tocantins   TO           ((-48.35878 -5.170085, -48.35…
 8         21          2 Maranhão    MA           ((-45.84073 -1.045485, -45.84…
 9         22          2 Piauí       PI           ((-41.74605 -2.803497, -41.74…
10         23          2 Ceará       CE           ((-40.49717 -2.784509, -40.49…
# … with 17 more rows

ggplot(brmap::brmap_municipio_simples %>%
         filter(estado_cod == 33)) +
  geom_sf() +
  hrbrthemes::theme_ipsum_tw()

# Raster
raster

class      : RasterLayer 
dimensions : 756, 684, 517104  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 20, 20  (x, y)
extent     : 215356, 229036, 7577932, 7593052  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : +proj=utm +zone=24 +south +datum=WGS84 +units=m +no_defs 
source     : /Users/mateuspestana/Documents/Datasets/Minicurso_Mapas/Raster/MDE_26844no_v2.tif 
names      : MDE_26844no_v2 
values     : -32768, 32767  (min, max)

Simple Features

SimpleFeatures é um padrão de objetos cartográficos que é utilizado no R e em tantos outros softwares. Como é um padrão, ele versa sobre formas de organizar os dados. O mapa do Rio que vimos acima está no padrão de SimpleFeatures, que chamaremos de SF. Esse padrão é usado pelo pacote sf no R.

Se observamos o objeto de mapa que vimos acima, percebemos que ele tem 5 colunas: estado_cod, regiao_cod, estado_nome, estado_sigla, e geometry. As 4 primeiras variáveis são informações referentes à quinta, que é a geometria. Chamamos de geometria por serem dados com informações sobre pontos, linhas e polígonos (no caso acima, polígonos apenas). Todos localizados dentro dos eixos X e Y, ou seja, longitude e latitude.

Se olharmos dentro da variável geometry, teremos uma lista com valores:

brmap_estado %>% 
  filter(estado_cod == 33) %>% 
  select(geometry) %>% 
  unlist() %>% 
  head(15)

 geometry1  geometry2  geometry3  geometry4  geometry5  geometry6  geometry7 
 -41.85946  -41.85929  -41.85906  -41.85876  -41.85857  -41.85837  -41.85829 
 geometry8  geometry9 geometry10 geometry11 geometry12 geometry13 geometry14 
 -41.85786  -41.85748  -41.85725  -41.85722  -41.85721  -41.85725  -41.85742 
geometry15 
 -41.85752 

Percebam: eu utilizei uma abordagem tidy durante todo o processo. Esse é um dos principais pontos positivos sobre o sf : o uso do tidyverse diretamente.

Vetores de mapas do Brasil

É possível baixar arquivos externos bastante acurados para projetarmos no R. Todavia, existe um pacote que já engloba os principais arquivos para regiões, estados e até mesmo municípios, tanto de um ponto de vista mais preciso quanto também vetores simplificados. É o brmap. Ele contém 8 objetos (que ficam disponíveis no R quando carregados):

• brmap_brasil
• brmap_brasil_simples
• brmap_estado
• brmap_estado_simples
• brmap_municipio
• brmap_municipio_simples
• brmap_regiao
• brmap_regiao_simples

Cada um com um nível de informação diferente. Podemos ter os vetores de todos os municípios, com suas respectivas regiões administrativas, como também podemos ter apenas o mapa do Brasil, sem fronteiras internas.

brmap_brasil_simples %>% 
  ggplot()+
  geom_sf()

brmap_estado_simples %>% 
  ggplot()+
  geom_sf()

brmap_municipio_simples %>% 
  select(-municipio_nome) %>% 
  filter(estado_cod == 33) %>% 
  ggplot()+
  geom_sf()

GEOBR

O pacote geobr também é interessante para baixarmos dados cartográficos no R. Ele permite baixar dados do IBGE, FUNAI, DataSUS, MMA e INEP. Mais detalhes aqui.

list_geobr()

# A tibble: 23 x 4
   `function`       geography             years                           source
   <chr>            <chr>                 <chr>                           <chr> 
 1 `read_country`   Country               1872, 1900, 1911, 1920, 1933, … IBGE  
 2 `read_region`    Region                2000, 2001, 2010, 2013, 2014, … IBGE  
 3 `read_state`     States                1872, 1900, 1911, 1920, 1933, … IBGE  
 4 `read_meso_regi… Meso region           2000, 2001, 2010, 2013, 2014, … IBGE  
 5 `read_micro_reg… Micro region          2000, 2001, 2010, 2013, 2014, … IBGE  
 6 `read_intermedi… Intermediate region   2017, 2019                      IBGE  
 7 `read_immediate… Immediate region      2017, 2019                      IBGE  
 8 `read_weighting… Census weighting are… 2010                            IBGE  
 9 `read_census_tr… Census tract (setor … 2000, 2010                      IBGE  
10 `read_municipal… Municipality seats (… 1872, 1900, 1911, 1920, 1933, … IBGE  
# … with 13 more rows

# Baixando dados de terras indígenas
terra_indigena <-  read_indigenous_land(showProgress = F)
terra_indigena %>% 
  ggplot() +
  geom_sf()

Ok, mas o que fazemos com tudo isso?

Mapas são úteis para entendermos sobre realidades e contextos específicos dentro do espaço, em determinado tempo. Como georreferenciar certos dados, então, em um mapa?

Pintando/preenchendo mapas

Para pintar ou preencher mapas, a abordagem é exatamente a mesma de qualquer gráfico do ggplot. É importante lembrar que com esse pacote, estamos criando mapas estáticos, que devem condensar somente as variáveis interessantes na nossa pesquisa/visualização.

Por exemplo, vamos, no mapa do Sudeste, pintar de cores diferentes cada estado, ou seja, vamos ser capazes de diferenciar, a partir de variáveis já existentes (estado_cod) cada estado.

brmap_municipio_simples %>% 
  filter(estado_cod %in% c(31, 32, 33, 35)) %>% 
  ggplot(aes(fill = estado_cod))+
  geom_sf(color = "white", size = 0.05)

Ops! Tivemos um problema. Como estado_cod é uma variável numérica, o R entendeu que a mesma é contínua, o que não é o caso: são variáveis categóricas, apenas codificadas numericamente por questões de organização. Muitas saídas podem ser aplicadas, e abaixo segue uma delas:

brmap_municipio_simples %>% 
  filter(estado_cod %in% c(31, 32, 33, 35)) %>% 
  ggplot(aes(fill = as.factor(estado_cod)))+
  geom_sf(color = "white", size = 0.1)

Como estamos dentro do ambiente do ggplot, podemos trabalhar com os mesmos recursos, buscando uma visualização mais aprazível:

brmap_municipio_simples %>% 
  filter(estado_cod %in% c(31, 32, 33, 35)) %>% 
  ggplot(aes(fill = as.factor(estado_cod)))+
  geom_sf(color = "white", size = 0.05) +
  hrbrthemes::theme_ipsum_tw() + 
  scale_fill_manual(values = c("31" = "deeppink", "32" = "forestgreen", "33" = "dodgerblue4", "35" = "darkorange"))+
  labs(title = "Região Sudeste",
       subtitle = "Divisão dos municípios",
       caption = "Matheus c. Pestana",
       fill = "Código do Estado")

Outras variáveis

E para adicionar ouras variáveis que não estão no banco que nós já temos?

R: Tidyverse!

Supondo que a gente queira, por exemplo, mostrar para alguém as cidades do nosso estado que já visitamos. Como fazer isso?

brmap_municipio_simples %>% 
  filter(estado_cod == 33) %>% 
  mutate(visita = case_when(municipio_nome == "Rio de Janeiro" ~ "Onde moro",
                            municipio_nome %in% c("Angra dos Reis", "Belford Roxo", "Cabo Frio", "Cachoeiras de Macacu", "Guapimirim", "Itaboraí", "Duque de Caxias", "Magé", "Maricá", "Nilópolis", "Niterói", "Nova Friburgo", "Petrópolis", "Paraty", "Teresópolis", "São Gonçalo") ~ "Já visitei",
                            TRUE ~ "Nunca visitei")) %>% 
  ggplot(aes(fill = visita))+
  geom_sf(color = "white", size = 0.1)+
  hrbrthemes::theme_ipsum_tw()+
  theme(legend.position = "bottom")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")+
  labs(fill = "Legenda")

Dados Eleitorais

E se quiséssemos implementar dados externos, como por exemplo, dados sobre votação do TSE?

Para baixar os dados, podemos utilizar o pacote electionsBR, do Fernando Meirelles e do Denisson Silva.

segundo_turno_br <- import("~/Documents/Datasets/Minicurso_Mapas/votacao_candidato_munzona_2018_BR.csv", encoding = "Latin-1") %>% 
  filter(NR_TURNO == 2) %>% 
  group_by(SG_UF, NM_URNA_CANDIDATO) %>% 
  summarise(votos = sum(QT_VOTOS_NOMINAIS)) %>% 
  filter(SG_UF != "ZZ") %>% 
  pivot_wider(names_from = NM_URNA_CANDIDATO, values_from = votos) %>% 
  janitor::clean_names() %>% 
  mutate(total_votos = fernando_haddad + jair_bolsonaro,
         pct_haddad = fernando_haddad / total_votos,
         pct_bolsonaro = jair_bolsonaro / total_votos,
         jair_ganhou = ifelse(pct_bolsonaro >= 0.5, "Jair Bolsonaro", "Fernando Haddad"),
         estado_sigla = sg_uf) %>% 
  select(-sg_uf)

mapa_2t <- left_join(brmap_estado_simples, segundo_turno_br)

mapa_2t %>% 
  ggplot(aes(fill = jair_ganhou))+
  geom_sf(color = "white", size = 0.1)+
  scale_fill_manual(values = c("Jair Bolsonaro" = "darkorange", "Fernando Haddad" = "firebrick"))+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = "bottom")+
  labs(title = "2º Turno - 2018", 
       subtitle = "Jair Bolsonaro x Fernando Haddad",
       fill = "")

governadores <- import("~/Documents/Datasets/Minicurso_Mapas/governadores.csv")

governadores <- governadores %>% 
  rename("estado_sigla" = SIGLA_UF)

mapa_governadores <- left_join(brmap_estado_simples, governadores)

mapa_governadores %>% 
  ggplot(aes(fill = SIGLA_PARTIDO, label = SIGLA_PARTIDO))+
  geom_sf(show.legend = F)+
  geom_sf_label(show.legend = F, 
                size = 2, 
                fill = "white", 
                alpha = 0.5)+
  hrbrthemes::theme_ipsum_tw()

Dados do Censo

Agora, vamos olhar para dados oriundos do Censo 2010: a porcentagem de população não-branca nos municípios.

pop_n_branca <- import("~/Documents/Datasets/Minicurso_Mapas/Populacao_Nao_Branca.xlsx")

pop_n_branca_rio <- pop_n_branca %>% 
  filter(V0001 == 33) %>% 
  select(mun, pct_n_branca, nome_municipio) %>% 
  rename("municipio_cod" = mun) %>% 
  mutate(municipio_cod = as.integer(municipio_cod))

rio <-  left_join(brmap_municipio_simples %>% 
                    filter(estado_cod == 33), pop_n_branca_rio)

rio %>% 
  ggplot(aes(fill = pct_n_branca))+
  geom_sf(color = "white", size = 0.1)+
  geom_sf_text(aes(label = municipio_nome), size = 1)+
  viridis::scale_fill_viridis()

Como temos muitos municípios juntos, fica impossível colocar o nome da cidade em um tamanho possível de ser lido. Como proceder?

Temos duas opções: o plotly e leaflet.

rio %>% 
  ggplot(aes(fill = pct_n_branca))+
  geom_sf(color = "white", size = 0.1)+
  geom_sf_text(aes(label = municipio_nome), size = 2)+
  viridis::scale_fill_viridis()+
  theme_minimal() -> mapa_rio_nbranco

ggplotly(mapa_rio_nbranco)

pal <- colorBin("YlOrRd", domain = rio$pct_n_branca, bins = seq(0, 1, 0.1), alpha = T)

rio <- rio %>% 
  mutate(pct = paste(format(pct_n_branca*100, digits = 3), "%"))

labels <- sprintf("<strong>%s</strong><br/> %s de não-brancos",
                  rio$nome_municipio, rio$pct) %>% 
  lapply(htmltools::HTML)

leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(data = rio,
              label = labels,
              fillColor = ~pal(pct_n_branca),
              fillOpacity = 1,
              color = "black", 
              weight = 1,
              labelOptions = labelOptions(style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"),
    textsize = "15px",
    direction = "auto"))

Outros tipos de dados com o OSMDATA

Um pacote interessante que pode ser muito útil para algumas pesquisas é o osmdata. Ele funciona como uma interface de download de dados do OpenStreetMap, que possui centenas de informações diferentes para cada mapa. Por ele, podemos baixar, por exemplo, dados sobre linhas férreas, tipos de estrada, pedágios, prédios públicos, escolas, dentre outros. A interface do osmdata não é muito simples, mas funciona da seguinte maneira:

moscou_metro <- opq("Moscow",  timeout = 240, memsize = 1073741824) %>%
  add_osm_feature(key = "railway", value = "subway") %>%
  osmdata_sf()

moscou_metrostat <- opq("Moscow",  timeout = 240, memsize = 1073741824) %>%
  add_osm_feature(key = "station", value = "subway") %>%
  osmdata_sf()

moscou_city <- opq("Moscow", timeout = 240, memsize = 1073741824) %>%
  add_osm_feature(key = "name:pt", value = "Moscou") %>%
  osmdata_sf()

moscou_trem <- opq("Moscow", timeout = 240, memsize = 1073741824) %>%
  add_osm_feature(key = "railway", value = "rail") %>%
  osmdata_sf()

A funçào opq() efetua uma busca no mapa. No primeiro argumento, chamado bbox, podemos colocar 4 valores de coordenadas (xmin, ymin, xmax, ymax, nessa ordem), ou o nome de uma cidade/local. O argumento timeout é só para aumentar o tempo de download, pra quando estivermos baixando dados muito pesados, não haja risco da conexão ser cancelada, e memsize funciona da mesma maneira.

Já a função add_osm_feature baixa, dentre os pares de chave/valor, as “camadas” do gráfico. No caso, eu baixei dentro da categoria “railway” os valores de “subway” e de “rail”. Baixei também as estações de metrô, e para garantir que eu estivesse baixando o Moscou mesmo, botei de forma explícita que a cidade se chama Moscou, pegando sua divisão administrativa. Esses objetos são do tipo osm_data, e não sf, como precisamos. Isso se deve ao fato deles serem muito completos: eles possuem linhas, pontos, polígonos e multipolígonos, além de outras variáveis, como pontes, ruas, estradas, etc. Precisamos, então, limpar esses objetos. Antes disso, pegaremos as coordenadas de GPS para podermos centralizar os mapas posteriormente:

gps_coords <- moscou_city$bbox %>% str_split(",") %>% # Pegar as localizações 
  unlist() %>% # tirar de lista
  as.numeric() # transformar em número

lng_coord <- (gps_coords[2] + gps_coords[4])/2 # Média das longitudes
lat_coord <- (gps_coords[1] + gps_coords[3])/2 # Média das latitudes

# Para linhas de trem e metro, pegamos as variáveis osm_lines
moscou_metro <- moscou_metro$osm_lines %>% 
  select(name) %>% 
  mutate(name = fct_drop(name),
         name = fct_explicit_na(name)) %>% 
  group_by(name) %>% 
  summarise()

moscou_trem <- moscou_trem$osm_lines %>% 
  select(name) %>% 
  mutate(name = fct_drop(name),
         name = fct_explicit_na(name)) %>% 
  group_by(name) %>% 
  summarise()

# Para estações, só precisamos dos pontos
moscou_metrostat <- moscou_metrostat$osm_points %>% 
  select(name) %>% 
  mutate(name = fct_drop(name),
         name = fct_explicit_na(name))

# Para a divisão adiministrativa, são os multipolígonos
moscou_city <- moscou_city$osm_multipolygons %>% 
  select(name) %>%
  mutate(name = fct_drop(name),
         name = fct_explicit_na(name)) %>%
  group_by(name) %>%
  summarise()

Agora podemos observar como esses gráficos estão no ggplot antes de irmos para o leaflet:

ggplot()+
  geom_sf(data = moscou_city, fill = "ivory")+
  geom_sf(data = moscou_trem, color = "blue")+
  geom_sf(data = moscou_metro, color =  "red")+
  geom_sf(data = moscou_metrostat, color = "red")+
  theme_minimal()

Voltando ao leaflet, podemos já transpor esses dados:

leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addProviderTiles(providers$Stamen.TonerBackground) %>% 
  addPolygons(data = moscou_city,
              opacity = 0.5, color = "black",
              fillOpacity = 0.08, weight = 1) %>% 
  addPolylines(data = moscou_metro, # banco
               label = ~name, # nome das linhas
               color = "lightseagreen", # cor da linha
               opacity = 2, weight = 4, # opacidade e grossura da linha
               group = "Linhas de Metrô",  # nome do grupo
               highlight = highlightOptions(color = "red")) %>% # cor de highlight
  addPolylines(data = moscou_trem,
               label = ~name,
               color = "coral",
               opacity =  2, weight  = 3,
               group = "Linhas de Trem",
               highlight = highlightOptions(color = "red")) %>%
  addCircleMarkers(data = moscou_metrostat,
                   label = ~name,
                   radius = 0.2,
                   opacity = 1,
                   color = "midnightblue",
                   group = "Estações de Metrô") %>% 
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldStreetMap, group = "ESRI WorldStreetMap") %>%
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldImagery, group = "ESRI WorldImagery") %>% 
  addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron, group = "CartoDB Positron") %>% 
  addProviderTiles(providers$MtbMap, group = "MtbMap") %>% 
  addLayersControl(baseGroups = c("TonerBackground (Default)", 
                                  "ESRI WorldStreetMap", 
                                  "ESRI WorldImagery",
                                  "CartoDB Positron",
                                  "MtbMap"),
                   overlayGroups = c("Linhas de Metrô", "Estações de Metrô", "Linhas de Trem"),
                   options = layersControlOptions(collapsed = F),
                   position = "bottomright") %>% 
  addSearchOSM() %>%
  addControlGPS() %>% 
  setView(zoom = 12,
          lat = lat_coord+0.02,
          lng = lng_coord)

Mapas 3D animados

Com o R, também é possível criar mapas 3D que são animados a partir do pacote rayshader. Esse (e outros exemplos) podem ser encontrados aqui. As funções incluídas em functions_rayshader_gif.R são de autoria do criador do site referido.

source("~/Documents/Datasets/Minicurso_Mapas/functions_rayshader_gif.R")
n_frames <- 180
waterdepths <- transition_values(from = 0, to = min(montereybay), steps = n_frames) 
thetas <- transition_values(from = -45, to = -135, steps = n_frames)
# generate gif
zscale <- 50
montereybay %>% 
  sphere_shade(texture = "imhof1", zscale = zscale) %>%
  add_shadow(ambient_shade(montereybay, zscale = zscale), 0.5) %>%
  add_shadow(ray_shade(montereybay, zscale = zscale, lambert = TRUE), 0.5) %>%
  save_3d_gif(montereybay, file = "montereybay.gif", duration = 6,
              solid = TRUE, shadow = TRUE, water = TRUE, zscale = zscale,
              watercolor = "imhof3", wateralpha = 0.8, 
              waterlinecolor = "#ffffff", waterlinealpha = 0.5,
              waterdepth = waterdepths/zscale, 
              theta = thetas, phi = 45)

Exercícios

Agora, peço que façam algum mapa para que possamos botar a mão na massa e resolver possíveis problemas que podem vir a aparecer no dia a dia. Algumas sugestões de mapas que podem ser feitos com os bancos aqui cedidos:

• Porcentagem de votos que determinado candidato teve nas eleições presidenciais de 2018
• Porcentagem de população não-branca em determinado estado ou região do país
• Nº de habitantes em cada município/estado
• Terras indígenas separadas por status (declaradas, encaminhadas, regularizada, delimitada, etc)
• Expectativa de vida, população ou PIB per capita (banco world)